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申请/专利权人：中科仪(南通)半导体设备有限责任公司;中国科学院沈阳科学仪器股份有限公司
摘要：本发明公开了一种基于分布特征子集的真空干泵故障预测方法，包括：构建真空干泵运行状态向量集DPVS；构建基于特征子集的数据分布向量集DPFI；构建真空干泵分布特征子集DPFS；根据DPFS计算真空干泵分布特征子集之间距离，得到待预测真空干泵分布特征子集距离列表fs_dist；步根据DPFI和fs_dist构建基于分布特征子集的干泵故障预测训练集FDDPD；使用Logistic分类器对FDDPD建立真空干泵故障预测模型BFPM。本发明实现了更好的真空干泵故障预测效果。
主权项：1.一种基于分布特征子集的真空干泵故障预测方法，其特征在于，包括：步骤S1，构建真空干泵运行状态向量集DPVS；步骤S2，根据真空干泵运行状态向量集DPVS构建基于特征子集的数据分布向量集DPFI；步骤S3，根据真空干泵运行状态向量集DPVS和基于特征子集的数据分布向量集DPFI构建真空干泵分布特征子集DPFS；步骤S4，根据真空干泵分布特征子集DPFS计算真空干泵分布特征子集之间距离，得到待预测真空干泵分布特征子集距离列表fs_dist；步骤S5，根据基于特征子集的数据分布向量集DPFI和待预测真空干泵分布特征子集距离列表fs_dist构建基于分布特征子集的干泵故障预测训练集FDDPD；步骤S6，使用Logistic分类器对基于分布特征子集的干泵故障预测训练集FDDPD建立真空干泵故障预测模型BFPM，通过真空干泵故障预测模型BFPM对其他宕机泵数据进行真空干泵故障预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中科仪(南通)半导体设备有限责任公司 中国科学院沈阳科学仪器股份有限公司 一种基于分布特征子集的真空干泵故障预测方法
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